Accessibilité et IA générative : un mariage encore mal négocié

Générer des descriptions d'image ou des suggestions de structure HTML accessible via l'IA est devenu courant. C'est un vrai gain de temps, à condition de ne pas lui faire une confiance aveugle.

Ce que l'IA aide réellement

• Premiers jets de textes alternatifs pour des volumes importants d'images
• Détection automatisée de défauts de contraste ou de structure sur de gros sites
• Suggestions de corrections de balisage HTML sémantique

Où le risque apparaît

Une description d'image générée automatiquement peut être grammaticalement parfaite et sémantiquement inutile pour un usager de lecteur d'écran, si elle ne restitue pas l'information réellement portée par l'image dans son contexte.

La bonne discipline

Traiter toute sortie d'IA liée à l'accessibilité comme un brouillon, jamais comme une livraison finale. La relecture humaine, idéalement par quelqu'un formé aux usages réels des technologies d'assistance, reste non négociable.

Le problème que la loi ne pardonne pas : la non-déterminisme

Un point technique change tout pour un usage professionnel de l'IA en audit : un modèle génératif n'est pas déterministe. Relancer la même analyse deux fois le même jour peut produire deux verdicts différents sur la même image ou le même composant, alors qu'un audit RGAA doit être stable et opposable juridiquement, ce constat ressort clairement des retours de terrain sur l'usage de l'IA en audit d'accessibilité en 2026. Une IA générative peut donc servir de pré-diagnostic rapide sur un gros volume de pages, jamais de preuve de conformité en tant que telle.

Ce basculement n'efface pas le rôle de l'expert RGAA, il le déplace : moins de temps passé à identifier les défauts évidents, plus de temps consacré à trancher les cas ambigus que l'IA ne peut pas arbitrer seule. La version 5 du RGAA, dont la publication est annoncée pour fin 2026 avec l'intégration des critères WCAG 2.2, ne changera rien à ce principe : la conformité reste un jugement humain outillé, pas un score automatique.

L'IA accélère la mise en accessibilité. Elle ne supprime pas le besoin de savoir ce que l'accessibilité doit réellement servir.

C'est cette relecture humaine que j'intègre systématiquement dans mon audit RGAA, y compris sur les contenus générés par IA.

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Pour aller plus loin : RGAA : les erreurs qui reviennent sur 9 audits sur 10